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画像間演算を用いたHough変換による直線抽出の高速化

机译:使用图像间操作通过Hough变换加速直线提取

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摘要

In image analysis, it is important to detect the lines which represent the edges of the objects in the image. The most popular technique to detect the lines is Hough Transform. In the transform, resulting peaks in the accumulator array which are gotten by a voting procedure in the parameter space represent strong evidence that a corresponding line exists in the image. In the voting procedure, a large number of votes which are far from the peaks are unnecessary and it makes the transform slow. In this article, we propose a speed-up method by introducing a procedure (using a inter-image operation) in image space which removes lines except for limited directional lines. Owing to the procedure, we can reduce voting range and remove the unnecessary vote. From the experimental results, we confirm that the proposed method has good performance.%画像中から直線を抽出することば物体認識を行う上で非常に重要な問題であり,中でも代表的な手法としてHough変換が知られている.しかし,Hough変換は直線として抽出されるパラメータ値から大きく離れたパラメータ値への冗長な投票が多く,処理時間に影響を与えてしまう.本稿では,画像空間における簡単な処理を用いることで,この冗長な投票を削減する手法を提案する.また,本手法が十分な精度を保ったまま高速化を実現するものであることを実験により確かめる.
机译:在图像分析中,检测代表图像中对象边缘的线很重要。检测线条最流行的技术是霍夫变换。在变换中,通过参数空间中的投票过程在累加器阵列中得到的峰值代表了图像中存在相应线的有力证据。在表决过程中,不需要大量远离峰值的表决,这会使转换变慢。在本文中,我们提出了一种提速方法,方法是在图像空间中引入一个过程(使用图像间操作),该过程将除去有限方向线以外的其他线。由于该程序,我们可以缩小投票范围并消除不必要的投票。通过实验结果,我们证实了该方法的良好性能。%画像中から直线を抽出することば物体认识を行う上で非常に重要な问题であり,中でも代表的な手法としてHough変换が知られている。しかし,Hough変换は直线として抽出されるパラされるパータ値から大きく离れたパラメータ値への冗长な投票が多く,处理时间に影响を与えてしまう。本稿では,画像空间における简単な处理を用いることで,本手法が十分が精度を保ったまま高速化を実现するものであることを実験により确かめる。

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